Tilores

Was ist Tilores?

Tilores ist eine skalierbare Entitätsauflösungsplattform, die darauf ausgelegt ist, Kundendaten aus mehreren unterschiedlichen Quellen in Echtzeit zu verknüpfen, zu deduplizieren und zu vereinheitlichen. Sie transformiert fragmentierte Datensätze in eine umfassende Customer 360-Ansicht und ermöglicht es Unternehmen, Risiken zu managen, Betrug zu erkennen und personalisierte digitale Erlebnisse ohne komplexes Engineering zu liefern. Die Plattform unterstützt flexible Datenschemata und bietet eine No-Code-Oberfläche zur Definition von Matching-Regeln mit Hochleistungs-Such- und Aufnahmefunktionen, die durch serverlose Technologie unterstützt werden.

Hauptfunktionen

• Echtzeit-Datenvereinheitlichung

  Verknüpft und dedupliziert Kundendaten aus verschiedenen Quellen sofort und unterstützt gleichzeitige Suche und Datenaufnahme.

• No-Code Matching-Regeln

  Ermöglicht Benutzern, benutzerdefinierte Datenabgleichs- und Auflösungsregeln über eine intuitive Oberfläche ohne Programmierung zu definieren.

• Flexible Datenschema-Unterstützung

  Unterstützt Entitätsauflösung für verschiedene Datentypen, einschließlich Personen, Unternehmen, Produkte und Transaktionen.

• Skalierbare serverlose Architektur

  Gewährleistet konstante Suchgeschwindigkeit und unbegrenzte Skalierbarkeit unabhängig von Datenkomplexität oder -volumen.

• Datenschutz und Compliance

  Verfolgt die Datenherkunft, erzwingt Zugriffskontrolle und unterstützt automatisierte Datenlöschrichtlinien für die Compliance.

• API-First Integration

  Nimmt vereinheitlichte Daten nahtlos auf und stellt sie über APIs für die Integration mit bestehenden Systemen und KI-Anwendungen bereit.

Anwendungsfälle

• Betrugserkennung und Risikomanagement : Vereinheitlicht Kundendaten, um betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und Risiken in Echtzeit effektiver zu managen.
• Kundendatenplattform : Erstellt ein zentralisiertes, genaues Customer 360-Profil durch Konsolidierung von Daten aus mehreren internen Systemen.
• Personalisiertes Marketing : Liefert maßgeschneiderte digitale Erlebnisse durch Nutzung vereinheitlichter Kundeneinblicke über Abteilungen hinweg.
• Generative KI und RAG-Anwendungen : Stellt strukturierte, vereinheitlichte Kundendaten als zuverlässige Quelle für Retrieval-Augmented Generation und KI-Workflows bereit.
• Datenbereinigung und -normalisierung : Automatisiert Verbesserungen der Datenqualität durch Deduplizierung und Standardisierung von Datensätzen im großen Maßstab.

Häufig gestellte Fragen